Um estudo de micro simulação pode envolver semanas de trabalho: a modelagem da rede viária, a configuração de parâmetros de comportamento veicular e o ajuste de controles semafóricos. Mesmo com todo esse cuidado, é comum que os resultados da simulação não se confirmem quando as intervenções são implementadas.
Na maior parte das vezes, a causa não está na ferramenta ou no método de modelagem, mas na qualidade dos dados utilizados como entrada. Diferenças relevantes entre os volumes observados em campo e os volumes utilizados no modelo — mesmo quando parecem pequenas — podem distorcer o desempenho simulado e comprometer as conclusões do estudo.
O princípio da amplificação de erros
Simuladores de tráfego como PTV Vissim e Aimsun são ferramentas matemáticas extraordinariamente precisas. São capazes de reproduzir interações mínimas entre veículos, comportamentos de aceleração e frenagem, processos de troca de faixa, e dinâmicas complexas de formação de filas. Mas toda essa sofisticação técnica depende de um pressuposto fundamental: os dados de entrada estão corretos.
Pesquisas sobre calibração de modelos de micro simulação demonstram que o objetivo central é garantir que o modelo represente realisticamente as condições de tráfego reais, minimizando a discrepância entre os resultados do modelo e as medições e observações reais. Quando essa premissa falha, toda a estrutura matemática construída sobre ela produz resultados tecnicamente corretos para premissas incorretas.
O problema não é linear. Um erro de 10% nas contagens de entrada não gera apenas um erro de 10% nas saídas. Dependendo do tipo de análise e das condições de saturação da rede, esse erro pode amplificar-se para 30%, 50% ou mais nos indicadores críticos de desempenho como atrasos, formação de filas e níveis de serviço.
Os dados que determinam tudo
A demanda de tráfego é, sem dúvida, o componente mais importante do modelo para alcançar a calibração. Estimar a demanda a partir de dados observados é uma parte significativa de um projeto de modelagem de transporte. Sem contagens precisas de quantos veículos efetivamente circulam, toda a análise subsequente opera sobre uma realidade paralela que não corresponde ao mundo real.
Considere um cruzamento semafórico. A simulação precisa saber quantos veículos chegam por cada aproximação, em cada período do dia, e de que tipos são esses veículos. Se esses números estiverem subestimados em 15%, a simulação mostrará que a interseção opera razoavelmente bem. Os tempos de espera parecem aceitáveis. O nível de serviço é classificado como B ou C. A proposta de intervenção é modesta: ajustar alguns segundos no ciclo semafórico.
Quando implementada, a realidade surge brutalmente: filas quilométricas, congestionamentos que se propagam para interseções adjacentes, reclamações generalizadas. O que o modelo previu como problema gerenciável revela-se como colapso sistêmico.
A sensibilidade crítica em condições próximas à saturação
O problema se agrava dramaticamente quando vias operam próximas à sua capacidade máxima. Em condições de fluxo livre, com volume bem abaixo da capacidade, pequenas imprecisões nos dados de entrada têm impacto limitado. Mas à medida que o volume se aproxima da saturação, a relação entre demanda e desempenho torna-se exponencialmente sensível.
Estudos de calibração demonstraram que tentar calibrar um modelo baseado em um conjunto de dados reais com valores de tráfego inconsistentes torna o processo mais difícil, propenso a erros ou até mesmo impossível. Não é possível satisfazer dois valores de tráfego inconsistentes na mesma seção.
Uma via, por exemplo, com capacidade de 1.200 veículos por hora operando com volume real de 1.100 está no limite. Qualquer simulação baseada em contagem errada de 900 veículos mostrará operação fluida. Já na realidade será congestionamento iminente. A diferença entre prever corretamente uma intervenção necessária ou deixar de fazê-la depende inteiramente da precisão dos dados de entrada.
Tipos veiculares: O detalhe que muda tudo
Não basta saber quantos veículos circulam, também é fundamental saber que tipos de veículos são. Um caminhão ocupa espaço equivalente a dois ou três automóveis, acelera e freia com dinâmica completamente diferente, impacta a capacidade da via de forma desproporcional ao seu número absoluto.
Simuladores como o Vissim permitem calibrar o comportamento veicular de acordo com variações regionais e culturais. Mas essa calibração sofisticada é inútil se a composição da frota inserida no modelo não corresponde à realidade. Se uma via tem 30% de motos, mas a contagem registrou apenas 15%, toda a dinâmica do tráfego estará distorcida.
Pesquisas sobre calibração de desempenho de caminhões no Vissim utilizando dados de GPS revelaram que os modelos matemáticos do simulador são ajustados para cenários frequentes no país de origem. No caso do Vissim, os modelos referentes ao deslocamento de caminhões simulam veículos com melhor desempenho se comparados aos caminhões brasileiros. Isso demonstra que até mesmo softwares consolidados exigem ajustes específicos baseados em dados reais locais.
O custo escondido dos erros acumulados
Projetos de engenharia de tráfego raramente envolvem uma única simulação. Normalmente, múltiplos cenários são avaliados: situação atual, situação futura sem intervenção, situação futura com intervenção A, com intervenção B, com variações na demanda, com diferentes faseamentos de implementação.
Cada um desses cenários é construído sobre os mesmos dados de entrada básicos. Se esses dados contêm erros, todos os cenários herdam e amplificam essas imprecisões. A comparação entre cenários pode até sugerir qual alternativa é melhor entre as opções analisadas. Mas se a base de dados está comprometida, a melhor alternativa identificada pode não ser melhor na realidade.
O TCU (Tribunal de Contas da União) identificou que as principais causas de irregularidades em obras públicas estão relacionadas à etapa de elaboração dos projetos de engenharia, especialmente na confecção prévia do projeto executivo, que resulta em orçamentos deficientes e previsões inexequíveis. Estudos viários baseados em simulações com dados imprecisos contribuem diretamente para esse quadro.
Calibração impossível com dados inconsistentes
Calibrar um modelo de simulação significa ajustar seus parâmetros internos até que os resultados correspondam ao comportamento observado no mundo real. É um processo iterativo e matematicamente rigoroso. Mas a calibração pressupõe que existam dados reais confiáveis para comparação.
O Aimsun oferece ferramentas de verificação de consistência de dados reais que aplicam várias checagens baseadas em fluxo, velocidade e ocupação, para detectar dados ausentes, negativos, valores errôneos e inconsistências. Essas verificações são necessárias porque, em uma rede complexa lacunas e inconsistências são difíceis de detectar manualmente.
Quando os dados de entrada estão incorretos, e o engenheiro não sabe, o processo de calibração pode convergir para parâmetros completamente irrealistas. O modelo é forçado a compensar erros nos dados manipulando comportamentos veiculares de formas que não correspondem à realidade. O resultado é um modelo que aparentemente funciona, mas por razões erradas, e que falhará drasticamente quando aplicado a situações ligeiramente diferentes.
Dados confiáveis são fundamentais para a calibração e a Contavias entrega esses resultados com as análises dos vídeos do local de projeto. Isso garante a base da calibração para a simulação ser o mais próximo possível da realidade.
A questão da rastreabilidade e auditoria
Órgãos públicos aumentaram substancialmente suas exigências de documentação para estudos viários. Querem saber de onde vieram os dados, como foram coletados, qual a margem de erro, se podem ser verificados independentemente. Essas exigências não são só burocráticas – refletem a experiência acumulada com projetos baseados em dados duvidosos.
Uma simulação baseada em contagens manuais pontuais, realizadas por diferentes equipes em momentos distintos, sem metodologia padronizada, produz resultados impossíveis de auditar. A ContaVias apresenta documentações que permitem auditoria. Quando o projeto falha, é impossível determinar se o problema estava na modelagem ou nos dados de entrada, porque não há como reconstruir a origem das informações, mas com os documentos certos, isso pode ser resolvido.
A solução: qualidade na origem
A única forma efetiva de prevenir que erros nos dados destruam as simulações é garantir qualidade desde a origem. Isso significa contagens sistemáticas, metodologia consistente, classificação precisa por tipo de veículo, cobertura temporal adequada, e documentação completa.
Análise automatizada de vídeos de tráfego, como oferecida pela ContaVias, endereça exatamente esse problema. Com inteligência artificial treinada no cenário brasileiro, o processamento de gravações extrai automaticamente contagens precisas organizadas por hora, classificadas por tipo de veículo, com metodologia uniforme e rastreabilidade completa.
Isso não apenas fornece os números corretos – fornece-os com nível de confiança documentado. Quando um modelo é calibrado com esses dados, o engenheiro sabe que as discrepâncias entre o simulado e o observado refletem questões da modelagem, não incertezas sobre a realidade que está sendo modelada.
Conclusão: garbage in, garbage out
A computação tem uma expressão consagrada: “garbage in, garbage out” – lixo entra, lixo sai, que se aplica perfeitamente a simulações de tráfego. Não importa quão sofisticado seja o software, quão experiente seja o modelador, quão cuidadosa seja a calibração. Se os dados de entrada estiverem incorretos, os resultados serão inúteis.
A ContaVias resolve o elo mais fraco dessa corrente: a qualidade dos dados de entrada. Com contagens automatizadas precisas, a tecnologia garante que simulações sejam construídas sobre base sólida. Dados corretos não garantem sucesso do projeto. Mas dados incorretos garantem fracasso. E ninguém quer descobrir isso quando a obra já está pronta.